package com.wang.gulimall.product.service.impl;

import com.alibaba.fastjson.JSON;
import com.alibaba.fastjson.TypeReference;
import com.baomidou.mybatisplus.core.conditions.query.QueryWrapper;
import com.baomidou.mybatisplus.core.metadata.IPage;
import com.baomidou.mybatisplus.extension.service.impl.ServiceImpl;
import com.mysql.cj.util.StringUtils;
import com.wang.common.utils.PageUtils;
import com.wang.common.utils.Query;
import com.wang.gulimall.product.dao.CategoryDao;
import com.wang.gulimall.product.entity.CategoryEntity;
import com.wang.gulimall.product.service.CategoryBrandRelationService;
import com.wang.gulimall.product.service.CategoryService;
import com.wang.gulimall.product.vo.Catelog2Vo;
import org.redisson.api.RLock;
import org.redisson.api.RedissonClient;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.cache.annotation.CacheEvict;
import org.springframework.cache.annotation.Cacheable;
import org.springframework.cache.annotation.Caching;
import org.springframework.data.redis.core.StringRedisTemplate;
import org.springframework.data.redis.core.script.DefaultRedisScript;
import org.springframework.stereotype.Service;
import org.springframework.transaction.annotation.Transactional;

import java.util.*;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
import java.util.stream.Collectors;


@Service("categoryService")
public class CategoryServiceImpl extends ServiceImpl<CategoryDao, CategoryEntity> implements CategoryService {

    @Autowired
    CategoryBrandRelationService categoryBrandRelationService;

    @Autowired
    private StringRedisTemplate redisTemplate;


    @Autowired
    RedissonClient redissonClient;


    @Override
    public PageUtils queryPage(Map<String, Object> params) {
        IPage<CategoryEntity> page = this.page(
                new Query<CategoryEntity>().getPage(params),
                new QueryWrapper<CategoryEntity>()
        );

        return new PageUtils(page);
    }

    //树形结构展示商品列表
    @Override
    public List<CategoryEntity> listWithTree() {
        //1、查出所有分类
        //2、组织父子结构
        List<CategoryEntity> list = this.list();
        List<CategoryEntity> collect = list.stream().filter((menus) -> {
            return menus.getParentCid() == 0;
        }).sorted((menu1, menu2) -> {
            return menu1.getSort() - menu2.getSort();
        }).map(((menu) -> {
            return tree(menu, list);
        })).collect(Collectors.toList());
        return collect;
    }

    @Override
    public void removeMenusByIds(List<Long> asList) {
        //TODO 1、检查当前删除的菜单，是否被别的地方引用
        //采用逻辑删除
        baseMapper.deleteBatchIds(asList);
    }

    @Override
    public Long[] findCateLogPath(Long catelogId) {
        List<Long> paths = new ArrayList<>();
        paths = findParentPath(catelogId, paths);
        // 收集的时候是顺序 前端是逆序显示的 所以用集合工具类给它逆序一下
        Collections.reverse(paths);
        return paths.toArray(new Long[paths.size()]);
    }

    /**
     * 递归收集所有父节点
     */
    private List<Long> findParentPath(Long catlogId, List<Long> paths) {
        // 1、收集当前节点id
        paths.add(catlogId);
        CategoryEntity byId = this.getById(catlogId);
        if (byId.getParentCid() != 0) {
            findParentPath(byId.getParentCid(), paths);
        }
        return paths;
    }

    @CacheEvict(value = "category", allEntries = true)       //删除某个分区下的所有数据
    @Transactional(rollbackFor = Exception.class)
    @Override
    public void updateDetail(CategoryEntity category) {
        //保证冗余字段的数据一致
        this.updateById(category);
        if (!StringUtils.isEmptyOrWhitespaceOnly(category.getName())) {
            //同步更新其他关联表中的数据
            categoryBrandRelationService.updateCategory(category.getCatId(), category.getName());

            //TODO 更新其他关联
        }
    }

    /**
     * 级联更新所有关联的数据
     *
     * @param category
     */
    @CacheEvict(value = "category",key = "'getLevel1Categorys'")//修改缓存
    @Transactional
    @Override
    public void updateCascade(CategoryEntity category) {
        this.updateById(category);
        categoryBrandRelationService.updateCategory(category.getCatId(), category.getName());
    }


    /**
     * 级联更新所有关联的数据
     *
     * @param category
     * @CacheEvict:失效模式
     * @CachePut:双写模式，需要有返回值 1、同时进行多种缓存操作：@Caching
     * 2、指定删除某个分区下的所有数据 @CacheEvict(value = "category",allEntries = true)
     * 3、存储同一类型的数据，都可以指定为同一分区
     */
    // @Caching(evict = {
    //         @CacheEvict(value = "category",key = "'getLevel1Categorys'"),
    //         @CacheEvict(value = "category",key = "'getCatalogJson'")
    // })
//    @CacheEvict(value = "category", allEntries = true)       //删除某个分区下的所有数据
//    @Transactional(rollbackFor = Exception.class)
//    @Override
//    public void updateCascade(CategoryEntity category) {

//        RReadWriteLock readWriteLock = redissonClient.getReadWriteLock("catalogJson-lock");
//        //创建写锁
//        RLock rLock = readWriteLock.writeLock();
//
//        try {
//            rLock.lock();
//            this.baseMapper.updateById(category);
//            categoryBrandRelationService.updateCategory(category.getCatId(), category.getName());
//        } catch (Exception e) {
//            e.printStackTrace();
//        } finally {
//            rLock.unlock();
//        }

    //同时修改缓存中的数据
    //删除缓存,等待下一次主动查询进行更新
    //}

    /**
     * 每一个需要缓存的数据我们都来指定要放到那个名字的缓存。【缓存的分区(按照业务类型分)】
     *
     * @return
     * @Cacheable(value = "category") 代表当前方法的结果需要缓存，如果缓存中有，方法都不用调用，如果缓存中没有，会调用方法。最后将方法的结果放入缓存
     * 默认行为
     * 如果缓存中有，方法不再调用
     * key是默认生成的:缓存的名字::SimpleKey::[](自动生成key值)
     * 缓存的value值，默认使用jdk序列化机制，将序列化的数据存到redis中
     * 默认时间是 -1：
     * <p>
     * 自定义操作：key的生成
     * 指定生成缓存的key：key属性指定，接收一个Spel
     * 指定缓存的数据的存活时间:配置文档中修改存活时间
     * 将数据保存为json格式
     * <p>
     * <p>
     * 4、Spring-Cache的不足之处：
     * 1）、读模式
     * 缓存穿透：查询一个null数据。解决方案：缓存空数据
     * 缓存击穿：大量并发进来同时查询一个正好过期的数据。解决方案：加锁 ? 默认是无加锁的;使用sync = true来解决击穿问题
     * 缓存雪崩：大量的key同时过期。解决：加随机时间。加上过期时间 默认是ms毫秒
     * 2)、写模式：（缓存与数据库一致）
     * 1）、读写加锁。
     * 2）、引入Canal,感知到MySQL的更新去更新Redis
     * 3）、读多写多，直接去数据库查询就行
     * <p>
     * 总结：
     * 常规数据（读多写少，即时性，一致性要求不高的数据，完全可以使用Spring-Cache）：写模式(只要缓存的数据有过期时间就足够了)
     * 特殊数据：特殊设计
     * <p>
     * 原理：
     * CacheManager(RedisCacheManager)->Cache(RedisCache)->Cache负责缓存的读写
     */
    //@Cacheable(value = {"category"}, key = "'getLevel1Categorys'")//碧血加上单引号，因为会当成spel表达式取 报错
    //@Cacheable(value = {"category"},key = "#root.methodName")


    @Override
//    @Caching(evict = {
//            @CacheEvict(value = "category", key = "'getLevel1Categorys'"),
//            @CacheEvict(value = "category", key = "'getCatalogJson'")
//    })


    @Cacheable(value = {"categoryList"},key = "#root.method.Name",sync = true)
    public List<CategoryEntity> getLevel1Categorys() {
        System.out.println("sprincache缓存");
        return this.baseMapper.selectList(new QueryWrapper<CategoryEntity>().eq("parent_cid", 0));
    }

    //采用springcache缓存
    @Override
    @Cacheable(value = {"category"},key = "#root.method.Name")
    public Map<String, List<Catelog2Vo>> getCatalogJson() {
        log.error("查询了数据库");
        //将数据库的多次查询变为一次
        List<CategoryEntity> selectList = this.baseMapper.selectList(null);

        //1、查出所有分类
        //1、1）查出所有一级分类
        List<CategoryEntity> level1Categorys = getParent_cid(selectList, 0L);

        //封装数据
        Map<String, List<Catelog2Vo>> parentCid = level1Categorys.stream().collect(Collectors.toMap(k -> k.getCatId().toString(), v -> {
            //1、每一个的一级分类,查到这个一级分类的二级分类
            List<CategoryEntity> categoryEntities = getParent_cid(selectList, v.getCatId());

            //2、封装上面的结果
            List<Catelog2Vo> catelog2Vos = null;
            if (categoryEntities != null) {
                catelog2Vos = categoryEntities.stream().map(l2 -> {
                    Catelog2Vo catelog2Vo = new Catelog2Vo(v.getCatId().toString(), null, l2.getCatId().toString(), l2.getName().toString());

                    //1、找当前二级分类的三级分类封装成vo
                    List<CategoryEntity> level3Catelog = getParent_cid(selectList, l2.getCatId());

                    if (level3Catelog != null) {
                        List<Catelog2Vo.Category3Vo> category3Vos = level3Catelog.stream().map(l3 -> {
                            //2、封装成指定格式
                            Catelog2Vo.Category3Vo category3Vo = new Catelog2Vo.Category3Vo(l2.getCatId().toString(), l3.getCatId().toString(), l3.getName());

                            return category3Vo;
                        }).collect(Collectors.toList());
                        catelog2Vo.setCatalog3List(category3Vos);
                    }

                    return catelog2Vo;
                }).collect(Collectors.toList());
            }
            return catelog2Vos;
        }));
        return parentCid;
    }



    //采用手写的从redis读取缓存并采用redisson分布式锁
    public Map<String, List<Catelog2Vo>> getCatalogJsonReadFromDbRedissonLock() {
        //存在问题：并发查找不存在的Key 压力直接打到数据库中   缓存穿透问题
        //访问热点key过期时间到了 百万并发访问数据库          缓存穿透
        //大量key由于过期时间到了 查找redis当中             缓存雪崩

        //利用缓存redis优化查询三级分类查询 缓存中存放的数据都是JSON
        String catalogJson = redisTemplate.opsForValue().get("catalogJson");
        //缓存中无数据
        if (catalogJson == null) {
            //从数据库中进行查询
            Map<String, List<Catelog2Vo>> catalogJsonFromDb = getCatalogJsonFromDbRedissonLock();
            //将结果放入缓存下次直接从redis取数据  将对象转换为json数据存放
            return catalogJsonFromDb;
        }
        //缓存中有数据直接从redis中取就行
        Map<String, List<Catelog2Vo>> result = JSON.parseObject(catalogJson, new TypeReference<Map<String, List<Catelog2Vo>>>() {
        });
        return result;
    }

    //redisson使用分布式锁
    public Map<String, List<Catelog2Vo>> getCatalogJsonFromDbRedissonLock() {
        RLock catalogJson = redissonClient.getLock("CatalogJson");
        catalogJson.lock();
        Map<String, List<Catelog2Vo>> dataFromDb;

        try {
            dataFromDb = getDataFromDb();
        } finally {
            catalogJson.unlock();
        }
        return dataFromDb;
    }


    //Redis分布式锁
    public Map<String, List<Catelog2Vo>> getCatalogJsonFromDbRedisLock() {
        //如果不存在的话设置值

        String uuid = UUID.randomUUID().toString();
        Boolean lock = redisTemplate.opsForValue().setIfAbsent("lock", uuid, 30, TimeUnit.SECONDS);
        //分布式锁获取到了锁的话进行查询数据库，此时分布式情况下只有一个获得了锁
        if (lock) {
            System.out.println("获取分布式锁成功" + Thread.currentThread().getName());
            //一定要设置锁的定期删除，防止因为断电或者崩溃等情况造成锁没有释放，造成死锁的情况
            //redisTemplate.expire("lock", 30, TimeUnit.SECONDS);
            Map<String, List<Catelog2Vo>> dataFromDb;
            //一定要删除锁 切记切记 不能删除别人的锁
            //redisTemplate.delete("lock");
//            String s = redisTemplate.opsForValue().get("lock");
//            if(s.equals(uuid)){
//                redisTemplate.delete("lock");
//            }

            try {
                dataFromDb = getDataFromDb();

            } finally {
                // lua 脚本解锁
                String script = "if redis.call('get', KEYS[1]) == ARGV[1] then return redis.call('del', KEYS[1]) else return 0 end";
                // 删除锁
                redisTemplate.execute(new DefaultRedisScript<>(script, Integer.class), Collections.singletonList("lock"), uuid);
            }
            return dataFromDb;
        } else {
            try {
                Thread.sleep(1000);
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            }
            System.out.println("不成功获取分布式锁" + Thread.currentThread().getName());
            //再重新获得锁
            return getCatalogJsonFromDbRedisLock();
        }
    }

    //从Mysql中查询数据
    private Map<String, List<Catelog2Vo>> getDataFromDb() {

        String catalogJson = redisTemplate.opsForValue().get("catalogJson");
        //缓存中有数据了 并发并不需要将进行查数据库，直接返回redis的结果就行
        if (catalogJson != null) {
            //缓存中有数据直接从redis中取就行
            Map<String, List<Catelog2Vo>> result = JSON.parseObject(catalogJson, new TypeReference<Map<String, List<Catelog2Vo>>>() {
            });
            return result;
        }

        //本地jvm锁解决了缓存击穿问题
        log.error("查询了数据库");
        //将数据库的多次查询变为一次
        List<CategoryEntity> selectList = this.baseMapper.selectList(null);

        //1、查出所有分类
        //1、1）查出所有一级分类
        List<CategoryEntity> level1Categorys = getParent_cid(selectList, 0L);

        //封装数据
        Map<String, List<Catelog2Vo>> parentCid = level1Categorys.stream().collect(Collectors.toMap(k -> k.getCatId().toString(), v -> {
            //1、每一个的一级分类,查到这个一级分类的二级分类
            List<CategoryEntity> categoryEntities = getParent_cid(selectList, v.getCatId());

            //2、封装上面的结果
            List<Catelog2Vo> catelog2Vos = null;
            if (categoryEntities != null) {
                catelog2Vos = categoryEntities.stream().map(l2 -> {
                    Catelog2Vo catelog2Vo = new Catelog2Vo(v.getCatId().toString(), null, l2.getCatId().toString(), l2.getName().toString());

                    //1、找当前二级分类的三级分类封装成vo
                    List<CategoryEntity> level3Catelog = getParent_cid(selectList, l2.getCatId());

                    if (level3Catelog != null) {
                        List<Catelog2Vo.Category3Vo> category3Vos = level3Catelog.stream().map(l3 -> {
                            //2、封装成指定格式
                            Catelog2Vo.Category3Vo category3Vo = new Catelog2Vo.Category3Vo(l2.getCatId().toString(), l3.getCatId().toString(), l3.getName());

                            return category3Vo;
                        }).collect(Collectors.toList());
                        catelog2Vo.setCatalog3List(category3Vos);
                    }

                    return catelog2Vo;
                }).collect(Collectors.toList());
            }
            return catelog2Vos;
        }));
        redisTemplate.opsForValue().set("catalogJson", JSON.toJSONString(parentCid), 1, TimeUnit.DAYS);
        return parentCid;
    }

    //从数据库查询数据本地锁的方式 分布式下锁不住
    public Map<String, List<Catelog2Vo>> getCatalogJsonFromDbLocalLock() {
        String catalogJson = redisTemplate.opsForValue().get("catalogJson");
        //缓存中有数据了 并发并不需要将进行查数据库，直接返回redis的结果就行
        if (catalogJson != null) {
            //缓存中有数据直接从redis中取就行
            Map<String, List<Catelog2Vo>> result = JSON.parseObject(catalogJson, new TypeReference<Map<String, List<Catelog2Vo>>>() {
            });
            return result;
        }

        //本地jvm锁解决了缓存击穿问题
        synchronized (this) {
            return getDataFromDb();
        }
    }

    private List<CategoryEntity> getParent_cid(List<CategoryEntity> selectList, Long parentCid) {
        List<CategoryEntity> categoryEntities = selectList.stream().filter(item -> item.getParentCid().equals(parentCid)).collect(Collectors.toList());
        return categoryEntities;
        // return this.baseMapper.selectList(
        //         new QueryWrapper<CategoryEntity>().eq("parent_cid", parentCid));
    }


    //    menu 当前子菜单，list所有菜单
    private CategoryEntity tree(CategoryEntity menu, List<CategoryEntity> list) {
        List<CategoryEntity> collect = list.stream()
                .filter((categoryEntity) -> {
                    return categoryEntity.getParentCid().equals(menu.getCatId());
                }).sorted((menu1, menu2) -> {
                    return ((menu1.getSort()) == null ? 0 : menu1.getSort()) - ((menu2.getSort()) == null ? 0 : menu2.getSort());
                })
                .collect(Collectors.toList());
        menu.setChildren(collect);
        collect.stream().map((menu1) -> {
            return tree(menu1, list);
        }).collect(Collectors.toList());
        return menu;
    }

}